PET(Privacy Enhancing Technologies)는 개인정보 처리 시 프라이버시를 보호하면서도 데이터 활용을 가능케 하는 기술 집합이다. GDPR·개인정보보호법 준수와 데이터 가치 창출을 동시에 달성한다.
| 기술 | 원리 | 특성 | 적용 분야 |
|---|---|---|---|
| 동형암호 (HE) | 암호화된 상태로 연산 수행. 복호화 없이 결과 도출 | 완전 프라이버시 보장, 연산 속도 느림 | 암호화 데이터 ML 추론, 의료 데이터 분석 |
| 차분 프라이버시 (DP) | 쿼리 결과에 수학적 노이즈 추가. 특정 개인 식별 불가 보장 | ε(epsilon) 프라이버시 예산으로 보호 수준 제어 | 통계 공개, ML 모델 학습(DP-SGD), 연합학습 |
| 영지식 증명 (ZKP) | 비밀 정보를 노출하지 않고 “알고 있음”을 증명 (zk-SNARK, zk-STARK) | 완전한 정보 비노출, 검증 가능성 | 블록체인 프라이버시, 신원 증명, 투표 시스템 |
MPC (다자 계산, Multi-Party Computation): 여러 참여자가 각자의 비밀 데이터를 공개하지 않고 공동 연산 → 금융기관 공동 사기탐지에 활용
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